| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 原核生物基因组 | 第9-10页 |
| 1.2 生物信息学 | 第10-12页 |
| 1.3 基因识别算法 | 第12-15页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第15-19页 |
| 第一章 原核和真核生物基因组Z 曲线数据库的建立 | 第19-27页 |
| 1.1 引言 | 第19-20页 |
| 1.2 DNA 序列的Z 曲线理论 | 第20-22页 |
| 1.3 Z 曲线数据库的建立 | 第22-23页 |
| 1.4 Z 曲线数据库的软件服务 | 第23-26页 |
| 1.5 结论 | 第26-27页 |
| 第二章 高G+C 含量细菌基因组ORFs 的碱基分布模型 | 第27-44页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 材料与方法 | 第29-32页 |
| 2.2.1 数据库 | 第29-30页 |
| 2.2.2 数据分析方法 | 第30-32页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第32-42页 |
| 2.3.1 高G+C 含量基因组ORFs 碱基分布模型 | 第32-33页 |
| 2.3.2 密码子位G+C 含量和基因组G+C 含量的关系 | 第33-38页 |
| 2.3.3 不同G+C 含量基因组ORFs 碱基分布模型的比较 | 第38-40页 |
| 2.3.4 密码子位G+C 含量和密码子偏好模式 | 第40-41页 |
| 2.3.5 高G+C 含量细菌基因组ORFs 的FCM 聚类分析 | 第41-42页 |
| 2.4 结论 | 第42-44页 |
| 第三章 细菌和古细菌基因组蛋白质编码基因的识别算法 | 第44-64页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 材料与方法 | 第46-51页 |
| 3.2.1 寻找种子ORFs 和候选ORFs | 第46-48页 |
| 3.2.2 基因识别的核心算法 | 第48-50页 |
| 3.2.3 排除重叠ORFs 的策略 | 第50-51页 |
| 3.2.4 基因翻译起始位点的预测方法 | 第51页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第51-62页 |
| 3.3.1 基因预测能力的评价指标 | 第51页 |
| 3.3.2 比较ZCURVE 1.0 和Glimmer 2.02 | 第51-58页 |
| 3.3.3 联合使用ZCURVE 1.0 和Glimmer 2.02 | 第58页 |
| 3.3.4 高G+C 含量基因组的多次Fisher 判别算法 | 第58-62页 |
| 3.4 结论 | 第62-64页 |
| 第四章 细菌基因翻译起始位点的预测 | 第64-83页 |
| 4.1 引言 | 第64-66页 |
| 4.2 材料与方法 | 第66-74页 |
| 4.2.1 数据库 | 第66-67页 |
| 4.2.2 分析基因起始位点附近碱基分布模式 | 第67页 |
| 4.2.3 基因起始位点识别变量 | 第67-71页 |
| 4.2.4 自训练方法及种子ORFs | 第71-74页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第74-81页 |
| 4.3.1 用高可信度数据库检验自训练方法 | 第74-77页 |
| 4.3.2 基因识别软件的后处理程序 | 第77-80页 |
| 4.3.3 分析识别变量 | 第80-81页 |
| 4.4 结论 | 第81-83页 |
| 第五章 细菌基因组水平转移基因的分布 | 第83-101页 |
| 5.1 引言 | 第84-85页 |
| 5.2 材料与方法 | 第85-88页 |
| 5.2.1 描述沿基因组G+C 含量分布的(?)_n' 曲线 | 第85-86页 |
| 5.2.2 小波变换和信号多尺度分解 | 第86-87页 |
| 5.2.3 预测水平转移基因 | 第87-88页 |
| 5.3 结果与讨论 | 第88-100页 |
| 5.3.1 描述沿基因组G+C 含量分布的不同方法 | 第88页 |
| 5.3.2 小波变换参数及阈值 | 第88-91页 |
| 5.3.3 两个致病性E. coli 基因组的异常区域 | 第91-96页 |
| 5.3.4 E. coli K12 基因组的水平转移基因 | 第96-98页 |
| 5.3.5 水平转移基因的密码子偏向性 | 第98-100页 |
| 5.4 结论 | 第100-101页 |
| 第六章 微生物必需基因数据库DEG 的建立 | 第101-106页 |
| 6.1 引言 | 第101-102页 |
| 6.2 数据库的描述 | 第102-105页 |
| 6.2.1 微生物必需基因的收集 | 第102-103页 |
| 6.2.2 微生物必需基因数据库的建立 | 第103-104页 |
| 6.2.3 微生物必需基因数据库的应用 | 第104-105页 |
| 6.3 结论 | 第105-106页 |
| 第七章 冠状病毒基因识别软件ZCURVE_CoV及其在分析SARS 冠状病毒基因组中的应用 | 第106-118页 |
| 7.1 引言 | 第107-109页 |
| 7.2 材料与方法 | 第109-111页 |
| 7.2.1 数据库 | 第109页 |
| 7.2.2 基因识别算法 | 第109-111页 |
| 7.3 结果与讨论 | 第111-117页 |
| 7.3.1 比较ZCURVE_CoV 1.0 和GeneMark.hmm | 第111页 |
| 7.3.2 应用ZCURVE_CoV 1.0 分析SARS-CoV 基因组 | 第111-115页 |
| 7.3.3 多序列比对6 个可能的非结构蛋白编码基因 | 第115-116页 |
| 7.3.4 网上服务及补充材料 | 第116-117页 |
| 7.4 结论 | 第117-118页 |
| 总结论 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-133页 |
| 攻博期间发表论文及参加科研情况说明 | 第133-145页 |
| 插图 | 第145-152页 |
| 附录 | 第152-155页 |
| 致谢 | 第155页 |
